"Differenza nel comportamento a contenzioso

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1 "Differenza nel comportamento a contenzioso di crediti erogati correttamente e scorrettamente" Alessandro Barazzetti (*) Abstract: Lo studio ha come oggetto la valutazione del recupero dei crediti in contenzioso in base a come sono stati originati. Utilizzando un modello di simulazione dell asta giudiziaria e il metodo Montecarlo per prevedere il comportamento dei crediti, dimostriamo che se un credito è stato erogato correttamente il suo rendimento, una volta passato in contenzioso, da recupero giudiziale sarà inferiore a quello di un credito erogato scorrettamente. (*) Ing. Alessandro Barazzetti, Direttore R&S QBT Sagl, Chiasso La domanda che ci poniamo è: esiste una differenza tra i crediti di origine bancaria, che passano in sofferenza, in relazione a come sono stati erogati?. Per dare una risposta sia quantitativa che qualitativa a questa domanda abbiamo messo a punto un algoritmo in grado di simulare il meccanismo dell asta giudiziaria e che mette in relazione fra loro le diverse grandezze che qualificano un credito, sia in fase di erogazione che nella fase di contenzioso. In estrema sintesi un credito di origine bancaria, garantito da ipoteca sull immobile posto a garanzia, si dice in sofferenza o in contenzioso ogniqualvolta un debitore non onora il debito contratto presso il creditore. Il creditore esercita quindi il suo diritto di recupero del debito residuo, più i relativi interessi, calcolati dalla data di ultimo pagamento. L attività di recupero del credito residuo consiste nel porre in asta il bene immobile tramite l avvio di un azione legale presso il tribunale di competenza territoriale.

2 Esistono delle condizioni o caratteristiche preliminari del credito in fase di erogazione ovvero in bonis, che permettano di prevederne poi il comportamento se dovessero passare in contenzioso? Per comprendere meglio il fenomeno introduciamo una nuova definizione di credito che qualifichi le modalità con cui esso è stato erogato. Questa nuova definizione è necessariamente di natura qualitativa e stabiliamo quindi che una erogazione di credito possa essere buona o cattiva. Si ha una buona erogazione quando l importo erogato è inferiore al valore del bene che è a garanzia del credito stesso. Inoltre si ha una buona erogazione quando il valore dell immobile, stabilito per mezzo di una valutazione immobiliare o perizia tecnica immobiliare, non subisce deprezzamenti o apprezzamenti al di fuori degli intervalli di valore fissati dall andamento del mercato immobiliare per quella zona e per quella tipologia di immobile. Nella nostra analisi prendiamo in considerazione il sottoinsieme dei crediti per mutui ipotecari di primo grado e beni immobili a destinazione d uso residenziale, che rappresentano la stragrande maggioranza dei mututi prima casa. Per poter definire un modello di simulazione del meccanismo d asta giudiziaria dobbiamo prima definire l architettura concettuale del credito in contenzioso: nella figura_1 è rappresentato quello che noi chiamiamo "Evaluation ring"ovvero l insieme correlato delle entità che compongono il meccanismo del contenzioso.

3 Figura 1: Schema dell evaluation ring In questo diagramma abbiamo rappresentato il debitore come soggetto della sofferenza: il grafico può essere illustrato, partendo dal debitore, sia in senso orario che antiorario. Il senso antiorario è detto ciclo statico e riguarda tutte quelle entità che partecipano alla definizione del contenzioso e che non sono soggette a cambiamenti nel tempo se non come incrementi o decrementi di importi secondo tariffari predeterminati(in tal senso si definisce il concetto di statico). Al ciclo statico sono associati tutti gli importi e le date che caratterizzano il credito sia nella fase di erogazione che di contenzioso vero e proprio: importo erogato, data erogazione, importo passaggio a sofferenza e relativa data e decadenza beneficio del termine. Seguendo sempre l anello in senso antiorario incontriamo l ammontare dell ipoteca e il grado con cui essa grava sull immobile posto a garanzia del credito erogato. Per quanto riguarda l immobile i dati che lo caratterizzano sono il suo valore al momento dell erogazione, il suo valore attuale rideterminato attraverso una perizia di aggiornamento, la sua destinazione d uso (residenziale, commerciale ecc.) e la sua tipologia (appartamento, villa, ufficio ecc).

4 Seguiamo ora il lato destro del grafico in senso orario, detto ciclo dinamico, partendo sempre dal debitore: incontriamo la procedura legale che viene attivata per il recupero del credito (pignoramento immobiliare o procedura concorsuale nel caso di società). La procedura legale a sua volta avrà come entità di riferimento il lotto d asta e chiudiamo il cerchio ritornando sull immobile o sulle unità immobiliari che compongono il lotto cioè l insieme dei beni immobili cosi come raggruppati e valorizzati dal tribunale. Si dice ciclo dinamico per meglio evidenziare il fatto che le entità del lato orario del grafico sono soggette a terzi, cioè al tribunale, che in modo autonomo e insindacabile gestisce le fasi che portano all asta giudiziaria. Il grafico rappresenta una opportuna semplificazione del numero di soggetti e entità coinvolti nel contenzioso del credito: non consideriamo le soluzioni stragiudiziali, ovvero le composizioni out of court del contenzioso cosi come non consideriamo la presenza nella sofferenza di soggetti terzi ma responsabili in solido del credito (garanti, terzi datori di ipoteca ecc), che a loro volta possono essere oggetti di azione legali di recupero del credito, non solo per via ipotecaria ma anche chirografaria. La ragione di questa opera di riduzione del modello è legata alla natura di ciò che vogliamo dimostrare, che non è a priori legato ad altre entità, che non siano quelle dell evaluation ring cosi come illustrato nella sua versione semplificata. Il processo del meccanismo d asta prevede, nella sua fase iniziale, che il creditore azioni una procedura legale per il recupero del debito residuo non incassato presso il tribunale di competenza per località geografica del bene a garanzia del credito stesso. Il tribunale, nominato il perito tecnico o CTU, procederà alla composizione del lotto di vendita dei beni immobili e, stabilito il valore minimo, lo porrà in asta a quel valore base. Se l asta giudiziaria andrà deserta il giudice fisserà una nuova asta abbattendo il valore del lotto del 25%, secondo la normativa vigente.

5 Nel nostro modello consideriamo le aste in successione dalla prima alla n-esima di aggiudicazione considerando l asta senza incanto, prevista dalla normativa entrata in vigore nel 2006, come se fosse una prima asta andata deserta. Gli abbattimenti proseguono finchè il lotto non viene aggiudicato: a questo punto il giudice ripartirà il ricavato della vendita fra i creditori secondo la priorità stabilita dai gradi ipotecari. Come possiamo simulare il processo di aggiudicazione all asta? Ci chiediamo dunque come possiamo determinare per mezzo di un calcolo a quale asta andrà aggiudicato un immobile. Determiniamo l'asta di vendita mettendo in competizione il valore immobiliare dato dal tribunale ovvero la CTU ovvero la perizia all erogazione con il valore immobiliare "vero" dell'immobile cioè il valore al quale uno speculatore interviene all asta per acquistare l immobile. Definiamo ora tutti i parametri del modello ed il suo funzionamento nel dettaglio. Il dato di partenza dell elaborazione è il valore immobiliare che chiamiamo OMV (Open Market Value) cioè valore dell immobile a libero mercato. Esso è il valore ottenuto dalla perizia immobiliare, che viene svolta al momento dell erogazione del credito. Stabiliamo ora che il credito erogato sia una percentuale positiva o negativa del valore di OMV: avremo una buona erogazione se la percentuale di erogazione del credito rispetto all OMV sarà minore del 100%, viceversa avremo una cattiva erogazione se il valore del credito erogato sarà una percentuale maggiore del 100% del valore di OMV. Questa percentuale sarà quindi la nostra prima leva di controllo del modello utilizzata per simulare i due differenti casi e valutare se la qualità dell erogazione del credito ha anche una qualche influenza sul comportamento del credito in contenzioso. Nel nostro modello facciamo l ipotesi di trattare crediti ipotecari di primo grado e fissiamo il valore di ipoteca quindi come una percentuale dell OMV e di primo grado. Consideriamo ora l importo che viene passato a sofferenza come una percentuale del credito erogato e chiamiamo questo valore GBV (gross book value).

6 In questo modo potremo modellare differenti situazioni di passaggio in contenzioso cioè situazioni in cui la sofferenza è immediata oppure con debiti residui anche molto bassi. Tuttabia il GBV è un valore che tiene conto di interessi e spese maturati nel periodo che intercorre tra il passaggio a sofferenza e l avvio della procedura legale cosi come calcolati dal creditore ma sarà solo il tribunale a poter effettuare i conteggi corretti di importo azionato al momento della decadenza del beneficio del termine. Chiamiamo questo importo DBT e stabiliamo che esso sia una percentuale sempre inferiore al 100% del GBV, secondo una tendenza storica che vede i valori fissati dal tribunale sempre più bassi rispetto a quelli indicati dal creditore. Un altro dato fondamentale nel modello di simulazione sono le tempistiche dei tribunali. Fissiamo, per ogni fase legale, una durata diversa espressa in mesi. Consideriamo inoltre le sole fasi legali del pignoramento immobiliare, che è l azione legale che ci aspettiamo venga intrapresa per la tipologia di crediti considerati ovvero erogazione per mutuo casa a persona fisica. A questo punto illustriamo la seconda leva di controllo del modello utilizzata per stabilire se si è trattato di una buona o cattiva erogazione ovvero il valore dell immobile attuale. Essa prende il nome di valore immobiliare giudiziale o JV (judicial value) ed è un valore che nell attività di gestione del credito viene solitamente determinato dai tecnici immobiliaristi esperti del mercato del contenzioso sotto forma di una perizia immobiliare aggiornata al passaggio in contenzioso. Questo tipo di valutazione non tiene solo conto del valore dell immobile come fa il commissarrio tecnico d ufficio (CTU) nominato dal tribunale e il cui compito è rideterminare semplicemente il valore dell immobile. Il JV tiene anche conto degli aspetti speculativi di intervento in asta immobiliare e quindi si basa anche su un approfondito esame del contesto di zona in cui si trova l immobile oggetto d asta giudiziaria. Nel nostro modello assumiamo che il JV sia una percentuale maggiore o minore del 100% del valore dell OMV.

7 Assumiamo quindi che se la perizia all erogazione è stata corretta allora il suo valore di JV non si scosterà molto dal valore di OMV. Al contrario se la valutazione immobiliare all erogazione è stata sbagliata allora ci dobbiamo aspettare una grossa volatilità del valore di JV rispetto all OMV. Questo ci permette di valutare la capacità di recupero del credito in contenzioso senza conoscere aspetti qualitativi che non possono essere modellati. Ricrordiamo infatti che stiamo parlando di un modello di simulazione che conduce alla determinazione di una previsione di incasso basandosi solo su parametri quantificabili e logicamente variabili: non simuliamo ciò che non può essere con ragionevolezza quantificato. Prima di entrare nel dettaglio del funzionamento dell algoritmo illustriamo brevemente la metodologia utilizzata. Il modello sarà sottoposto a una simulazione Montecarlo: illustreremo nella prossima pagine quali parametri saranno soggetti a variabilità e con quale tipo di distribuzione di probabilità. Definiremo inoltre i parametri di output del modello che saranno utilizzati per giudicare la bontà dello stesso e dimostrare la nostra tesi. Riportiamo la definizione di Metodo Montecarlo direttamente da Wikipedia: Il Metodo Monte Carlo fa parte della famiglia dei metodi statistici non parametrici. È utile per superare i problemi computazionali legati ai test esatti (ad esempio i metodi basati sulla distribuzione binomiale e calcolo combinatorio, che per grandi campioni generano un numero di permutazioni eccessivo). Il metodo è usato per trarre stime attraverso simulazioni. Si basa su un algoritmo che genera una serie di numeri tra loro incorrelati, che seguono la distribuzione di probabilità che si suppone abbia il fenomeno da indagare. L'incorrelazione tra i numeri è assicurata da un test chi quadrato. La simulazione Monte Carlo calcola una serie di realizzazioni possibili del fenomeno in esame, con il peso proprio della probabilità di tale evenienza, cercando di esplorare in modo denso tutto lo spazio dei parametri del fenomeno. Una volta calcolato questo campione casuale, la simulazione

8 esegue delle 'misure' delle grandezze di interesse su tale campione. La simulazione Monte Carlo è ben eseguita se il valore medio di queste misure sulle realizzazioni del sistema converge al valore vero. Da un altro punto di vista le simulazioni Monte Carlo non sono altro che una tecnica numerica per calcolare integrali. Le sue origini risalgono alla metà degli anni 40 all'interno del Progetto Manhattan. I formalizzatori del metodo sono, Enrico Fermi, John von Neumann e Stanisław Marcin Ulam, il nome Monte Carlo fu inventato in seguito da Nicholas Constantine Metropolis in riferimento alla nota tradizione nei giochi d'azzardo del mini stato omonimo nel sud della Francia, l'uso di tecniche basate sulla selezione di numeri casuale è citato già in un lavoro di Lord Kelvin del 1901 ed in alcuni studi di William Sealy Gosset. L'algoritmo Monte Carlo è un metodo numerico che viene utilizzato per trovare le soluzioni di problemi matematici, che possono avere molte variabili e che non possono essere risolti facilmente, per esempio il calcolo integrale. L'efficienza di questo metodo aumenta rispetto agli altri metodi quando la dimensione del problema cresce. La semplificazione circa la tipologia di crediti, mutui prima casa in estrema sintesi, ci permette di utilizzare come piattaforma di calcolo Microsoft Excel e come strumento di simulazione CrystalBall di Oracle. La simulazione ha luogo su una workstation con sistema operativo WindowsXpPE.

9 Riassumiamo i parametri che intervengono nel modello nella tabella_1. OMV JV Parametro Descrizione Ambito di appartenenza Origine del parametro Valore dell'immobile a libero, coincide con il valore assegnato dal tribunale (CTU) Immobile Endogeno Valore vero dell'immobile determinato dallo specialista immobiliare quando il credito è già in contenzioso Immobile Endogeno ribasso Percentuale del ribasso d'asta (25% nuova normativa) Legale Esogeno T Percentuale di tolleranza nello scostamento tra il valore OMV e JV Legale Esogeno perc_ril Percentuale di rilancio durante l'asta Legale Esogeno TIMING Tempo in mesi del tribunale per passare da una fase legale a un'altra Legale Esogeno interessi anno Interessi di mora maturandi sul debito residuo Legale Esogeno Percent GBV su Erogato Percent Erogato su OMV Percentuale con la quale determiniamo l'importo residuo del credito (GBV) rispetto a quanto è stato erogato Credito Endogeno Percentuale del credito che viene erogato rispetto al valore immobiliare Credito Endogeno Valore ipoteca Importo dell'ipoteca Credito Endogeno DBT Tabella 1: parametri Decadenza beneficio del termine ovvero conteggio dell'effettivo credito residuo Credito Endogeno I parametri sono suddivisi in base alla loro origine tra valori endogeni ovvero caratteristici del singolo credito oppure esogeni, di natura ambientale e riferibili quindi alla condizione in cui si trova il credito. Vengono inoltre suddivisi per ambiti di appartenenza rispetto all evaluation ring. Nel modello sono inoltre utilizzati dei parametri che definiamo secondari il cui compito è adeguare maggiormente la simulazione alla realtà. Introduciamo quindi un indice di tolleranza T che fissa uno scostamento minimo tra il valore di JV e di OMV al di sotto del quale il bene immobile viene comunque aggiudicato all asta corrente senza abbattimento. Introduciamo inoltre ad ogni asta un rilancio pari a una percentuale dell importo della base d asta corrente per simulare la competizione in asta.

10 Per quanto riguarda le tempistiche del tribunale nella tabella_2 indichiamo quelle prese in considerazione per una procedura di pignoramento immobiliare standard e associata ad ogni fase consideriamo anche i relativi costi espressi in euro. Descrizione spese Ricerca documentazione catastale 2.000,00 Nomina CTU 500,00 Deposito CTU 250,00 Asta di vendita 1..n 250,00 Ricavo d'asta ovvero distribuzione delle somme 3.000,00 Tabella 2: fasi legali e costi legali Nella figura_2 illustriamo invece il diagramma di flusso dell algoritmo. Figura 2: Diagramma di flusso dell algoritmo Durante la sequenza di operazioni, quali valori possono assumere i parametri per ogni elaborazione? Come precedentemente spiegato infatti la simulazione Montecarlo prevede che il modello venga elaborato n volte con i parametri di funzionamento del modello, che variano secondo opportune

11 distribuzioni di probabilità: ci si aspetta una convergenza del comportamento del modello verso la soluzione corretta. Fondamentale è quindi stabilire le leggi con cui cambiano i valori dei parametri. Riassumiamo in tabella_3 quanto da noi stabilito per i limiti di valore che possono essere assunti dai parametri. OMV JV Parametro Descrizione Range Tipo distribuzione Valore dell'immobile a libero, coincide con il valore assegnato dal tribunale (CTU) 140K -260K Normale Valore vero dell'immobile determinato dallo specialista immobiliare quando il credito è già in contenzioso Vedi Avanti--> Normale Ribasso Percentuale del ribasso d'asta (25% nuova normativa) 25% Costante T Percentuale di tolleranza nello scostamento tra il valore OMV e JV 5% Costante perc_ril Percentuale di rilancio durante l'asta 3% Costante TIMING Tempo in mesi del tribunale per passare da una fase legale a un'altra 4-12 mesi Triangolare interessi anno Interessi di mora maturandi sul debito residuo 1.5% Costante Percent GBV su Erogato Percent Erogato su OMV Percentuale con la quale determiniamo l'importo residuo del credito (GBV) rispetto a quanto è stato erogato 40%-70% del GBV Triangolare Percentuale del credito che viene erogato rispetto al valore immobiliare Vedi Avanti--> Triangolare Valore ipoteca Importo dell'ipoteca 90%-110% del OMV Normale DBT Tabella 3: limiti assunti dai parametri Decadenza beneficio del termine ovvero conteggio dell'effettivo credito residuo 70%-90% del GBV Triangolare Procediamo per ogni passo dell algoritmo descrivendone le formule sottostanti: l OMV viene assegnato con scelta casuale in un intervallo di valori immobiliari tipici per immobili residenziali di media grandezza. Viene poi calcolata l ipoteca come percentuale dell OMV secondo i parametri evidenziati nella tabella_2. A seguire e secondo le stesse modalità vengono determinati il credito erogato, il GBV e il valore di DBT. Per quanto riguarda invece il JV e la percentuale di credito erogato rispetto all OMV sono stati imposti i seguenti limiti in base alle considerazioni precedentemente fatte circa il tipo di erogazione ovvero buona o cattiva erogazione.

12 Nel caso di cattiva erogazione facciamo l ipotesi di una distribuzione triangolare con minimo al 95%, massimo al 120% e valore più probabile al 120%: nei risulta il diagramma di figura_3. Figura 3: Distribuzione triangolare percentuale JV/OMV per una cattiva erogazione Al contrario nel caso di buona erogazione assumiamo che il minimo valore assunto dalla percentuale tra credito erogato e OMV sia l 80%, al massimo 100% con valore più probabile all 80%, secondo il grafico di figura_4. Figura 4: Distribuzione triangolare percentuale JV/OMV per una buona erogazione Per quanto riguarda invece il valore immobiliare JV stabiliamo una distribuzione normale per la cattiva erogazione ad elevata dispersione intorno al valore più probabile pari al 100% rispetto all OMV. L assunzione che facciamo è, come descritto precedentemente, che se è stata fatta una cattiva valutazione immobiliare all erogazione del mutuo, il JV si tradurrà in un valore che sarà con elevata probabilità estremamente diverso dall OMV.

13 Al contrario una buona erogazione comporterà una probabilità più elevata che anche al passaggio in contenzioso il valore immobiliare JV sarà in linea con quello originario di OMV. A questo punto calcoliamo l asta di vendita secondo la formula: JV log * OMV n = log 1 * ( 1 T ) ( rilancio) Dove: n è l asta di aggiudicazione, JV è il valore immobiliare come da tabella_2 OMV * =OMV*(1+perc_ril) dove perc_ril è il rilancio e OMV è valore immobiliare come da tabella_2, T è la tolleranza come da tabella_2 Una legge di distribuzione triangolare stabilisce inoltre la durata della singola fase legale in un intervallo di valori compreso tra 4 e 12 mesi per ciascuna fase legale. La somma delle durate delle singole fasi legali, dal deposito della documentazione ipocatastale, all asta di aggiudicazione all effettiva distribuzione del ricavato, costituisce il timing del tribunale. Ad ogni elaborazione il timing del tribunale cambierà secondo una distribuzione triangolare di probabilità, simulando al meglio la forte eteroegneità della durata delle procedure legali nei diversi tribunali italiani. Fissato il numero dell asta e partendo dalla data di oggi, noto il timing del tribunale, determiniamo quindi la data di aggiudicazione. Determinata l asta di vendita, attraverso il meccanismo degli sconti d asta, possiamo stabilire l importo con cui l immobile va aggiudicato partendo dal suo valore di OMV (ad esempio se l immobile va aggiudicato alla seconda asta, l importo di aggiudicazione sarà pari a OMV*0.75%).

14 A questo punto stabiliamo l importo di recupero, al lordo delle spese sostenute, come il valore minimo fra l importo di DBT, accresciuto degli interessi legali dalla data di oggi alla data di aggiudicazione, l importo di ipoteca e il valore di aggiudicazione. Questo valore prende il nome di ricavo lordo creditore. Determiniamo ora le spese legali, secondo il tariffario standard della tabella_2, per il numero n di aste e sottraiamole al ricavo lordo creditore ottenendo il ricavo netto del creditore. Questo importo deve essere poi collocato nel tempo alla data di distribuzione del ricavo d asta. L ultimo passaggio consiste del calcolo del valore attualizzato ad oggi NPV (Net Present Value) del ricavo netto del creditore secondo un tasso convenzionale, che in tutta la simulazione è fissato al 10% per avere una comune base di confronto. Il ricavo netto creditore o netto e l importo attualizzato (NPV) rappresentano i due parametri con cui giudichiamo la qualità del contenzioso ovvero la capacità da parte del creditore di recuperare il proprio credito passato in contenzioso. Per avere una serie di indici corretti e adimensionalizzati rapportiamo importo netto e attualizzato al GBV ottenendo quindi delle percentuali di recupero confrontabili. La simulazione, ripetuta più volte con 2000 cicli di esecuzione, ha prodotto un andamento di tali indici per le due diverse situazioni che abbiamo voluto testare ovvero di buone e cattiva erogazione. Di seguito riportiamo i grafici con i risultati della simulazione: partiamo dalle distribuzioni di probabilità degli indici che abbiamo individuato per il caso della buona e della cattiva erogazione. Nella figura_5 e figura_6 sono riporti gli andamenti dell importo netto rispetto al GBV e dell NPV rispetto al GBV per la buona erogazione.

15 Figura 5: grafico Netto/GBV per una buona erogazione Figura 6: grafico Npv/GBV per una buona erogazione

16 Nella figura_7 e figura_8 sono riporti gli andamenti dell importo netto rispetto al GBV e dell NPV rispetto al GBV per la cattiva erogazione. Figura 7: grafico Netto/GBV per una cattiva erogazione Figura 8: grafico Npv/GBV per una cattiva erogazione Riportiamo quindi il grafico di figura_9 che sovrappone in un'unica rappresentazione le immagini precedenti evidenziando un comportamento del tutto differente tra crediti erogati correttamente e non correttamente ovvero dal grafico emerge che il credito che è stato correttamente erogato genera poi un recupero meno remunerativo a seguito del passaggio in contenzioso rispetto a un credito erogato correttamente.

17 Figura 9: sovrapposizione netto/gbv, NPV/GBV per buona/cattiva erogazione E interessante notare lo spostamento verso sinistra del comportamento del contenzioso in caso di buona erogazione ovvero del peggioramento della distribuzione del rendimento atteso con una maggiore accentuazione nel caso dell npv a significare anche un peggioramento dei tempi di recupero nel caso il credito sia stato ben erogato. Questo comportamento è ben evidenziato se analizziamo la distribuzione, in figura_10, delle aste di aggiudicazione nei due casi, che sono responsabili della alta varianza delle tempistiche.

18 Figura 10: distribuzione delle aste Studiamo ora i grafici di figura_11 e figura_12, che mostrano la distribuzione dei valori rilevati nel confronto tra le due differenti tipologie di erogazione.

19 Figura 11. grafico di tendenza netto/gbv per buona erogazione Figura 12. grafico di tendenza NPV/GBV per buona erogazione Indipendentemente dalla banda di confidenza è evidente come nel caso della cattiva erogazione i rendimenti siano tendenzialmente più alti rispetto alla buona erogazione sia se studiamo l indice dell importo netto di recupero, sia l indice del valore attualizzato del recupero entrambi in rapporto al GBV, che li ha generati. Studiamo ora l influenza, nei due casi, dei singoli parametri ovvero studiamo quali sono le grandezze che maggiormente hanno influenza sul risultato.

20 Questo tipo di analisi è importante per capire se il modello è stato correttamente elaborato. Ci aspettiamo infatti che in entrambi i casi il valore di GBV e il valore di OMV siano i parametri maggiormente influenti essendo responsabili dell importo recuperato massimo ottenibile e ci aspettiamo che nel caso di cattiva erogazione il parametro relativo al JV abbia un forte impatto sull elaborazione rispetto al caso di buona erogazione, nel qual caso ci aspettiamo che il JV non intervenga come elemento fondamentale. Osserviamo quindi i grafici di figura_13 Figura 13: grafici di sensitività

21 Risulta subito evidente come nel caso di cattiva erogazione abbia una consistente influenza il valore del JV sul risultato complessivo a differenza della buona erogazione dove questa influenza non emerge. Un altro elemento di grande importanza per valicare il nostro modello è la concentrazione dei valori dei parametri ovvero la loro correlazione, nell intorno di una retta di regressione lineare con indice R prossimo a 1. I seguenti grafici di figura_14 e di figura_15 per entrambi i casi analizzati ci confortano in tal senso. I grafici di tendenza cosi come i grafici di sovrapposizione evidenziano con chiarezza che vi è una differenza in termini di rendimento ovvero di rapporto tra NPV, Netto e GBV a vantaggio della cattiva erogazione. Figura 14: grafico di dispersione netto

22 Figura 15: grafico dispersione NPV Questa affermazione è confermata analizzando la distribuzione delle aste di vendita e dal peso che il parametro del valore immobiliare al momento dell asta ha per la cattiva erogazione rispetto alla buona erogazione. Questo significa che se un credito è stato correttamente erogato e passa in contenzioso il suo rendimento avrà maggior probabilità di essere inferiore a quello di un credito che è stato scorrettamente erogato. Poiché l attività di recupero crediti è diventata un mercato a se stante soggetto a operazioni di cartolarizzazione e cessione, il poter valutare quantitativamente le probabilità di recupero è diventato fondamentale. Aver dimostrato che già nella fase preliminare di acquisizione del credito, a parità di importo di GBV, sia meglio scegliere un credito con cattiva erogazione in quanto più redditizio da un punto di vista di recupero è fondamentale.

23 Allo stesso modo in fase di gestione del credito il nostro studio dimostra che, sempre a parità di GBV, sia meglio concentrare l attività di recupero sui crediti oggetto di cattiva erogazione. Tuttavia per confermare la veridicità della nostra analisi e la validità del nostro modello dobbiamo valutare dei dati reali: purtroppo non sempre i dati di erogazione sono facilmente ottenibili quando il credito è passato in sofferenza.